Paediatric post-concussive symptoms: symptom clusters and clinical phenotypes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the co-occurrence and clustering of post-concussive symptoms in children, and to identify distinct patient phenotypes based on symptom type and severity. METHODS: We performed a secondary analysis of the prospective, multicentre Predicting and Preventing Post-concussive Problems in Pediatrics (5P) cohort study, evaluating children 5-17 years of age presenting within 48 hours of an acute concussion. Our primary outcome was the simultaneous occurrence of two or more persistent post-concussive symptoms on the Post-Concussion Symptom Inventory at 28 days post-injury. Analyses of symptom and patient clusters were performed using hierarchical cluster analyses of symptom severity ratings. RESULTS: 3063 patients from the parent 5P study were included. Median age was 12.1 years (IQR: 9.2-14.6 years), and 1857 (60.6%) were male. Fatigue was the most common persistent symptom (21.7%), with headache the most commonly reported co-occurring symptom among patients with fatigue (55%; 363/662). Headache was common in children reporting any of the 12 other symptoms (range: 54%-72%). Physical symptoms occurred in two distinct clusters: vestibular-ocular and headache. Emotional and cognitive symptoms occurred together more frequently and with higher severity than physical symptoms. Fatigue was more strongly associated with cognitive and emotional symptoms than physical symptoms. We identified five patient groups (resolved/minimal, mild, moderate, severe and profound) based on symptom type and severity. CONCLUSION: Post-concussive symptoms in children occur in distinct clusters, facilitating the identification of distinct patient phenotypes based on symptom type and severity. Care of children post-concussion must be comprehensive, with systems designed to identify and treat distinct post-concussion phenotypes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».